MATLAB语言是目前非常流行的科学计算语言之一，其特点是能够快速地完成矩阵运算、微分、科学绘图、仿真建模等任务。受益于其丰富且专业的工具箱及相应的常用算法和函数，MATLAB可以解决金融、信号处理、图像处理、神经网络、人工智能等诸多行业数据处理及仿真建模问题，具备极强的实用性，是理工科学生的重要科学研究工具。
　　《MATLAB程序设计及应用》是湖北文理学院新编特色教材和专业教材之一。编写人员大多从事仿真建模以及MATLAB的教学工作，同时在科研和教学中大量使用相关知识进行仿

本书主要讲解如何使用Excel 2016制作各类办公表格，包括Excel 2016基础知识，以及Excel在日常办公、行政管理、档案管理、人事招聘、薪酬管理、采购管理、销售管理、生产控制、财务报表、财务分析领域的应用等知识，最后一章为Excel2016的综合实例。本书由浅入深、循序渐进，采用项目教学式教学，以“情景导入→任务目标→相关知识→任务实施→实训→常见疑难解答→拓展知识→课后练习”的结构进行讲解。全书通过大量的案例和练习，着重培养学生的实际应用能力，并将职业场景引入课堂教学，让

本书以电子电路的分析与应用为载体，主要研究二极管、三极管及开关电路，三极管基本放大电路，集成运算放大电路，功率放大电路，信号产生与处理电路，直流稳压电源电路共6大类常见的模拟电子电路。

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本书按照人工智能模型训练开发流程介绍了人工智能模型训练开发技术，包括PaddlePaddle的简介及基础知识、线性回归、卷积神经网络、循环神经网络、自然语言处理、推荐算法、计算机视觉、迁移学习、图像分类、图像识别等，并通过实际的操作案例详细、直观地讲解了人工智能算法和模型的实现过程，可帮助开发人员快速完成人工智能等相关开发任务。

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本书采用案例式编写模式，包括7个单元，其中，单元1介绍数据分析的基本概念、流程和常用工具包，单元2介绍数据标注的分类、基本流程及工具的使用，单元3介绍ndarray数组及Python科学计算库NumPy，单元4介绍数据分析处理库pandas，单元5介绍数据可视化工具包Matplotlib和seaborn，单元6介绍分类和回归模型及评价指标，单元7通过两个综合案例讲解数据分析的具体处理过程。

本书共有九章，从数据采集与预处理概述开始，介绍了大数据环境的搭建，并对数据采集与数据预处理的技术方法进行了系统介绍。数据采集的内容包括Flume日志数据采集、Kafka日志数据采集、Fluentd与Logstach等一系列数据采集技术；数据预处理的内容包括网络爬虫采集Web数据、Python数据预处理技术、Kettle数据处理技术、Pig和OpenRefine这些数据预处理技术。旨在让读者了解并基本掌握当下主要的数据采集与预处理技术、工具，以及它们的使用方法。

本书共9章，分别是绪论、计算基础、计算平台、算法及程序设计、计算机网络基础、数据库技术基础、逻辑思维与逻辑推理、数据挖掘基础、计算机新技术。本书基于“计算思维导论”课程学习对象的特点和课程的教学要求，以复合思维能力提升为主线，带领读者从计算基石、信息获取、思维训练三个模块认识计算思维，并培养应用计算思维的能力。